update

.clinerules/基础指令.md

@@ -11,6 +11,7 @@
 4.  **避免不必要的确认：** 除非操作具有潜在影响（例如，删除文件、修改关键配置）或用户明确要求确认，否则避免不必要的确认步骤。
 
 # 参考链接
+1. [Qwen-Agent](https://qwen.readthedocs.io/zh-cn/latest/framework/qwen_agent.html)
 
 # Python 环境管理
 使用 `conda` 作为环境管理工具。

.gitignore

@@ -1 +1,2 @@
 __pycache__/
+*.env

agent_manager/app.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+from fastapi import FastAPI
+from pydantic import BaseModel
+import uuid
+
+app = FastAPI()
+
+class CreateAgentRequest(BaseModel):
+    agent_type: str
+    config: dict = {}
+
+class AgentInfo(BaseModel):
+    agent_id: str
+    agent_type: str
+    status: str
+    endpoint: str
+
+# 模拟 Agent 注册表
+active_agents = {}
+
+@app.get("/")
+async def read_root():
+    return {"message": "Agent Manager is running"}
+
+@app.post("/create_agent", response_model=AgentInfo)
+async def create_agent(request: CreateAgentRequest):
+    """
+    动态创建 Agent 实例的 MCP 接口。
+    """
+    agent_id = str(uuid.uuid4())
+    # 模拟 Agent 启动逻辑
+    # 实际中会与 Docker/Kubernetes 等基础设施交互
+    endpoint = f"http://localhost:8000/agents/{agent_id}" # 占位符
+    
+    agent_info = AgentInfo(
+        agent_id=agent_id,
+        agent_type=request.agent_type,
+        status="running",
+        endpoint=endpoint
+    )
+    active_agents[agent_id] = agent_info
+    print(f"Agent Manager 创建了 Agent: {agent_info}")
+    return agent_info
+
+@app.get("/agents/{agent_id}", response_model=AgentInfo)
+async def get_agent_info(agent_id: str):
+    """
+    获取指定 Agent 实例的信息。
+    """
+    agent = active_agents.get(agent_id)
+    if not agent:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail="Agent not found")
+    return agent
+
+@app.delete("/agents/{agent_id}")
+async def delete_agent(agent_id: str):
+    """
+    销毁指定 Agent 实例。
+    """
+    if agent_id in active_agents:
+        del active_agents[agent_id]
+        print(f"Agent Manager 销毁了 Agent: {agent_id}")
+        return {"message": f"Agent {agent_id} deleted"}
+    raise HTTPException(status_code=404, detail="Agent not found")
+
+# 示例用法 (仅用于测试 Agent Manager 模块本身)
+if __name__ == "__main__":
+    import uvicorn
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

agent_manager/requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+fastapi
+uvicorn

codes/.env.example

@@ -0,0 +1,3 @@
+OPENAI_API_KEY=""
+OPENAI_BASE_URL=""
+MODEL="gemini-2.5-flash-preview-05-20"

codes/agents/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# This makes 'agents' a Python package.

codes/agents/mcp_agent_interface.py

@@ -0,0 +1,32 @@
+from abc import ABC, abstractmethod
+from typing import Any, Dict
+
+class MCPAgentService(ABC):
+    """
+    MCP Agent 服务的抽象基类。
+    所有具体的 MCP Agent 服务都应继承此接口并实现其抽象方法。
+    """
+
+    @abstractmethod
+    async def execute(self, subtask: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        执行子任务的方法。
+        
+        Args:
+            subtask: 包含子任务描述和所需参数的字典。
+            
+        Returns:
+            包含子任务执行结果的字典。
+        """
+        pass
+
+    @abstractmethod
+    def get_capabilities(self) -> Dict[str, Any]:
+        """
+        返回 Agent 服务的能力描述。
+        这将帮助 RootAgent 智能地调度任务。
+        
+        Returns:
+            包含 Agent 能力描述的字典。
+        """
+        pass

codes/agents/root_agent.py

@@ -0,0 +1,241 @@
+# codes/agents/root_agent.py
+import asyncio
+import json # 导入 json 模块
+import os # 导入 os 模块
+from qwen_agent.agents import Assistant # 导入 Qwen-Agent 的 Assistant 类
+from qwen_agent.tools.base import BaseTool # 如果需要自定义工具，可以导入
+
+class RootAgent:
+    def __init__(self):
+        """
+        RootAgent 的初始化方法。
+        负责设置 Agent 的基本配置，如记忆模块、规划模块等。
+        """
+        print("RootAgent 初始化...")
+        # TODO: 初始化记忆模块
+        # TODO: 初始化反思模块
+        # TODO: 初始化 Agent 注册表
+        
+        # 初始化 Qwen-Agent 的 Assistant 作为规划 Agent
+        # 配置 LLM 模型为与 OpenAI 兼容的 Gemini 模型
+        # 从 .env 文件加载环境变量
+        from dotenv import load_dotenv
+        load_dotenv(dotenv_path='codes/.env')
+
+        # 从环境变量中获取 OpenAI 兼容模型的 API 密钥和基础 URL
+        openai_api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
+        openai_base_url = os.getenv("OPENAI_BASE_URL", "https://api.openai.com/v1") # 默认使用 OpenAI 官方 API 地址
+        model = os.getenv("MODEL", "")
+
+        if not openai_api_key:
+            print("警告: 未设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。OpenAI 兼容模型可能无法正常工作。")
+
+        self.planner_agent = Assistant(llm={
+            'model': model, # OpenAI 兼容模型
+            'api_key': openai_api_key,
+            'base_url': openai_base_url,
+            'model_type': 'oai' # 更正为 'oai' 以兼容 qwen-agent
+        })
+        print("Qwen-Agent Planner Assistant (OpenAI 兼容) 初始化完成。")
+
+    async def process_task(self, task_description: str) -> dict:
+        """
+        处理高层级任务的入口方法。
+        
+        Args:
+            task_description: 任务的描述字符串。
+            
+        Returns:
+            包含任务处理结果的字典。
+        """
+        print(f"RootAgent 接收到任务: {task_description}")
+        
+        # 1. 任务接收与拆分 (规划)
+        subtasks = await self._plan_task(task_description)
+        print(f"任务已拆分为子任务: {subtasks}")
+        
+        # 2. 任务调度与编排
+        # 简单的依赖管理：按顺序执行，假设依赖关系已在 _plan_task 中处理为线性顺序
+        # 实际中需要更复杂的 DAG 调度器
+        task_results = {}
+        for subtask in subtasks:
+            # 检查并等待依赖任务完成
+            for dep_id in subtask.get("dependencies", []):
+                if dep_id not in task_results or task_results[dep_id]["status"] != "completed":
+                    # 实际中这里需要更复杂的等待机制或错误处理
+                    print(f"等待子任务 {dep_id} 完成才能执行 {subtask['id']}")
+                    # 暂时跳过，实际应阻塞或重新调度
+                    task_results[subtask["id"]] = {"subtask": subtask, "status": "skipped", "reason": f"Dependency {dep_id} not completed"}
+                    break
+            else:
+                print(f"开始调度子任务: {subtask['name']} (ID: {subtask['id']})")
+                agent_service = await self._dispatch_subtask(subtask)
+                if agent_service:
+                    # 假设 agent_service.execute 返回一个包含结果和状态的字典
+                    subtask_result = await agent_service.execute(subtask) 
+                    task_results[subtask["id"]] = subtask_result
+                else:
+                    task_results[subtask["id"]] = {"subtask": subtask, "status": "failed", "reason": "No suitable agent found"}
+            
+            print(f"子任务 {subtask['id']} 结果: {task_results.get(subtask['id'], 'N/A')}")
+
+        # 3. 结果聚合
+        results_list = list(task_results.values())
+        final_result = await self._aggregate_results(results_list)
+        
+        # 4. 反思与学习 (可选)
+        await self._reflect_on_execution(task_description, subtasks, results_list, final_result)
+        
+        return final_result
+
+    async def _plan_task(self, task_description: str) -> list[dict]:
+        """
+        根据任务描述进行规划，拆分为子任务，并建立依赖关系。
+        
+        Args:
+            task_description: 任务的描述字符串。
+            
+        Returns:
+            一个包含子任务及其依赖关系的列表。每个子任务是一个字典，
+            包含 'id', 'name', 'description', 'dependencies' 等字段。
+        """
+        print(f"RootAgent 正在使用 Qwen-Agent 规划任务: {task_description}")
+        
+        # 构造 Qwen-Agent 的输入提示
+        # Qwen-Agent 的 run 方法通常期望一个消息列表作为输入
+        messages = [
+            {
+                'role': 'user',
+                'content': f"""请将以下高层级任务分解为一系列可执行的子任务，并以 JSON 数组的格式返回。
+每个子任务对象应包含以下字段：
+- 'id': 唯一的子任务ID (字符串)
+- 'name': 子任务的名称 (字符串)
+- 'description': 子任务的详细描述 (字符串)
+- 'dependencies': 该子任务依赖的其他子任务ID列表 (字符串数组，如果无依赖则为空数组)
+- 'required_agent_type': 执行该子任务所需的 Agent 类型 (字符串，例如：DataCollectorAgent, DataAnalyzerAgent, ReportGeneratorAgent)
+
+任务描述：{task_description}
+
+请确保输出是有效的 JSON 格式，并且只包含 JSON 数组，不包含任何额外的文本或解释。
+"""
+            }
+        ]
+        
+        # 调用 Qwen-Agent 进行规划
+        # Qwen-Agent 的 run 方法通常返回一个包含 Agent 思考过程和最终结果的字典
+        # 我们需要从结果中提取规划的子任务
+        # 封装同步生成器迭代，并使用 asyncio.to_thread 包装
+        def run_sync_planner():
+            last_item = None
+            # 迭代生成器，获取最终结果
+            # 将 messages 传递给 run 方法
+            for item in self.planner_agent.run(messages):
+                last_item = item
+            return last_item
+
+        response = await asyncio.to_thread(run_sync_planner)
+        
+        subtasks = []
+        try:
+            # 检查 response 是否为列表，并且包含至少一个字典
+            if isinstance(response, list) and len(response) > 0 and isinstance(response[0], dict):
+                # 假设实际的 JSON 字符串在第一个字典的 'content' 键中
+                content_str = response[0].get('content', '')
+                
+                # 提取 Markdown 代码块中的 JSON 字符串
+                # 查找 '```json\n' 和 '\n```' 之间的内容
+                json_start = content_str.find('```json\n')
+                json_end = content_str.rfind('\n```')
+                
+                if json_start != -1 and json_end != -1 and json_start < json_end:
+                    json_str = content_str[json_start + len('```json\n'):json_end]
+                    parsed_output = json.loads(json_str)
+                    if isinstance(parsed_output, list):
+                        subtasks = parsed_output
+                    else:
+                        print(f"Qwen-Agent 提取的 JSON 不是列表格式: {parsed_output}")
+                else:
+                    print(f"Qwen-Agent 返回的 content 字段不包含预期的 JSON 代码块: {content_str}")
+            else:
+                print(f"Qwen-Agent 返回非预期格式的响应: {response}")
+        except json.JSONDecodeError as e:
+            print(f"解析 Qwen-Agent 规划结果时发生 JSON 错误: {e}")
+            print(f"Qwen-Agent 原始响应: {response}")
+        except Exception as e:
+            print(f"解析 Qwen-Agent 规划结果时发生未知错误: {e}")
+            print(f"Qwen-Agent 原始响应: {response}")
+            
+        # 如果 Qwen-Agent 未能生成有效规划，返回一个默认的模拟规划
+        if not subtasks:
+            print("Qwen-Agent 未能生成有效规划，返回模拟子任务列表。")
+            subtasks = [
+                {
+                    "id": "task_001",
+                    "name": "市场数据收集",
+                    "description": f"收集关于 {task_description} 的最新市场数据",
+                    "dependencies": [],
+                    "required_agent_type": "DataCollectorAgent"
+                },
+                {
+                    "id": "task_002",
+                    "name": "数据分析",
+                    "description": "对收集到的市场数据进行分析，识别关键趋势",
+                    "dependencies": ["task_001"],
+                    "required_agent_type": "DataAnalyzerAgent"
+                },
+                {
+                    "id": "task_003",
+                    "name": "报告生成",
+                    "description": "根据数据分析结果生成一份简要报告",
+                    "dependencies": ["task_002"],
+                    "required_agent_type": "ReportGeneratorAgent"
+                }
+            ]
+        
+        return subtasks
+
+    async def _dispatch_subtask(self, subtask: dict):
+        """
+        调度子任务到合适的 MCP Agent 服务。
+        """
+        # 这是一个占位符实现，未来将从注册表选择 Agent 或请求 Agent Manager 创建
+        print(f"调度子任务: {subtask['name']}")
+        # TODO: 实现 Agent 发现和调度逻辑
+        # TODO: 如果没有合适的 Agent，请求 Agent Manager 创建
+        
+        # 模拟一个 Agent 服务调用
+        class MockAgentService:
+            async def execute(self, subtask_data: dict) -> dict:
+                print(f"MockAgentService 正在执行 {subtask_data['name']}")
+                await asyncio.sleep(1) # 模拟耗时操作
+                return {"subtask": subtask_data, "status": "completed", "output": f"已完成 {subtask_data['name']}"}
+        
+        # 暂时返回一个 Mock Agent 服务实例
+        return MockAgentService()
+
+    async def _aggregate_results(self, results: list) -> dict:
+        """
+        聚合所有子任务的结果。
+        """
+        print(f"聚合子任务结果: {results}")
+        # 这是一个占位符实现
+        return {"status": "completed", "final_output": "所有子任务已处理", "details": results}
+
+    async def _reflect_on_execution(self, original_task: str, subtasks: list, results: list, final_result: dict):
+        """
+        对任务执行过程进行反思和学习。
+        """
+        print("RootAgent 正在反思执行过程...")
+        # TODO: 实现反思逻辑，例如评估成功率、识别瓶颈、更新长期记忆
+        pass
+
+# 示例用法 (仅用于测试 RootAgent 模块本身，实际由 codes/app.py 调用)
+if __name__ == "__main__":
+    import asyncio
+
+    async def main():
+        root_agent = RootAgent()
+        result = await root_agent.process_task("分析市场数据并生成报告")
+        print(f"\n最终任务结果: {result}")
+
+    asyncio.run(main())

codes/app.py

@@ -1,7 +1,22 @@
 from fastapi import FastAPI
+from codes.agents.root_agent import RootAgent
 
 app = FastAPI()
+root_agent = RootAgent()
 
 @app.get("/")
-def greet_json():
-    return {"Hello": "World!"}
+async def read_root():
+    return {"Hello": "World!"}
+
+from pydantic import BaseModel
+
+class TaskRequest(BaseModel):
+    task_description: str
+
+@app.post("/process_task")
+async def process_task_endpoint(request: TaskRequest):
+    """
+    接收并处理高层级任务的 API 端点。
+    """
+    result = await root_agent.process_task(request.task_description)
+    return result

docs/worker_agent_design.md

@@ -0,0 +1,95 @@
+# Worker 与 Agent 系统设计方案
+
+## 1. 系统概述
+
+本设计方案旨在构建一个灵活、可扩展、具备**规划、反思和记忆能力**的多 Agent 系统，其中 `worker` 作为核心服务，负责接收外部请求并协调多个 `Agent` 的工作。系统将包含一个主 `Agent`（`RootAgent`）和多个以 Model Context Protocol (MCP) 服务形式存在的子 `Agent`，并引入一个独立的 `Agent Manager` 来实现 `Agent` 的动态创建和管理。
+
+## 2. 核心组件与职责
+
+### 2.1 Worker (FastAPI 应用)
+
+*   **职责：**
+    *   作为系统的入口点，接收外部 HTTP 请求。
+    *   将请求转发给内部的 `RootAgent` 进行处理。
+    *   将 `RootAgent` 返回的结果作为 HTTP 响应返回给客户端。
+*   **部署：** 与 `RootAgent` 模块部署在同一个进程中。
+
+### 2.2 RootAgent (Python 模块)
+
+*   **职责：**
+    *   **任务接收与拆分 (规划)：** 接收来自 `worker` 的高层级任务，并将其分解为一系列更小、更具体的子任务。这可能涉及复杂的逻辑，如规则引擎或 LLM 辅助的任务理解和拆解。**引入规划机制，能够对任务进行多步骤分解和依赖管理，例如通过构建任务图（DAG）来表示任务流程和依赖关系。**
+    *   **任务调度与编排：** 维护一个当前可用 MCP `Agent` 服务的注册表（或通过服务发现机制获取）。根据子任务的类型和所需能力，从注册表中选择最合适的 `Agent` 进行调用。**支持复杂工作流编排（如 DAG 或顺序工作流），协调多个 Agent 的执行顺序和数据流。**
+    *   **反思与学习：** **在任务执行过程中或完成后，对执行结果进行评估和反思，从错误中学习，优化未来的决策和任务分解策略。这包括收集执行反馈、识别成功模式和失败原因，并将学习成果应用于改进规划策略和更新 Agent 能力模型。**
+    *   **记忆管理：** **维护短期记忆（如当前对话历史、任务状态）和长期记忆（如 Agent 能力知识、历史任务经验），以促进未来的行动和决策。可以考虑引入独立的记忆存储服务来持久化和检索这些记忆。**
+    *   **记忆存储方案：** 考虑使用 `memory-bank/` 目录下的文件作为初步的记忆存储，或者集成一个简单的本地数据库（如 SQLite）来持久化记忆。
+    *   **短期记忆：** 在 `RootAgent` 中实现一个机制，用于存储和检索当前任务的上下文信息、中间结果和对话历史。
+    *   **长期记忆：** 实现一个机制，用于存储和检索 Agent 能力知识、历史任务经验和优化策略。这可能涉及将成功的任务规划和执行流程作为“经验”存储起来。
+    *   **反思机制：** 定义反思的触发条件（例如，任务成功完成、任务失败、达到特定里程碑）。在 `RootAgent` 中实现一个 `_reflect` 方法，利用 LLM 对任务执行过程和结果进行分析，识别成功模式和失败原因。
+    *   **学习与优化：** 将反思的结果用于更新 `RootAgent` 的规划策略，例如调整子任务拆分的方式、选择 Agent 的优先级等。
+*   **触发动态创建：** 如果在注册表中找不到能够处理某个子任务的现有 `Agent`，`RootAgent` 将向 `Agent Manager` 发送请求，要求创建特定类型的 `Agent`。
+    *   **集成 `Agent Manager` 客户端：** 在 `RootAgent` 中添加一个 `AgentManagerClient` 类，用于通过 HTTP/MCP 协议与 `Agent Manager` 交互，发送创建/销毁 Agent 的请求。
+    *   **更新 `_dispatch_subtask` 方法：** 根据 `qwen-agent` 规划出的子任务类型，首先检查 `RootAgent` 是否已经缓存了该类型 Agent 的可用实例。如果不存在或不可用，则通过 `AgentManagerClient` 向 `Agent Manager` 发送 `create_agent` 请求，获取新创建 Agent 的端点信息。使用获取到的端点信息，通过 MCP 协议调用选定的 Agent 执行子任务。实现适当的错误处理和重试机制，以应对 Agent 启动失败或调用超时等情况。
+    *   **Agent 实例缓存：** `RootAgent` 可以维护一个活跃 Agent 实例的缓存，以避免频繁地向 `Agent Manager` 请求创建 Agent。
+*   **结果聚合：** 协调多个 MCP `Agent` 服务的调用顺序和数据流，并聚合它们的返回结果。
+    *   **定义统一结果结构：** 确定所有 MCP Agent 返回结果的统一数据结构，例如包含 `status`、`output` 和 `error` 字段。
+    *   **更新 `_aggregate_results` 方法：** 修改 `_aggregate_results` 方法，使其能够处理来自实际 MCP Agent 服务的复杂结果。这可能涉及根据子任务的依赖关系和类型，对结果进行合并、转换或总结。
+*   **实现形式：** 作为 `codes/app.py` 导入的一个独立 Python 模块（例如 `codes/agents/root_agent.py`）实现。
+*   **部署：** 与 FastAPI 应用部署在同一个进程中。
+
+### 2.3 MCP Agent 服务 (��立进程/服务)
+
+*   **职责：**
+    *   每个 MCP `Agent` 服务专注于一个特定的任务或功能（例如，数据处理、模型推理、外部 API 调用、代码生成等）。
+    *   通过 MCP 协议暴露接口，供 `RootAgent` 调用。
+    *   执行具体的业务逻辑或智能决策。
+*   **实现形式：** 独立的应用程序，通过 MCP 协议对外提供服务。
+    *   **通用 Agent 接口：** 在 `codes/agents/mcp_agent_interface.py` 文件中定义一个抽象基类或接口，包含 `process_subtask` 等方法，所有具体的 MCP Agent 都将继承并实现此接口。
+    *   **示例 `EchoAgent`：** 实现一个简单的 `EchoAgent` 作为第一个具体 Agent，它接收一个消息并返回该消息，用于验证 `Agent Manager` 和 `RootAgent` 之间的通信。
+    *   **Agent 容器化：** 为每个 Agent 创建 Dockerfile，使其能够被 `Agent Manager` 动态部署。
+    *   **Agent 配置：** 确保 Agent 能够通过环境变量或 MCP 请求参数接收必要的配置信息。
+*   **部署：** 根据 `Agent Manager` 的指令动态创建和部署，通常作为独立的 Docker 容器或其他微服务。
+
+### 2.4 Agent Manager (MCP 服务)
+
+*   **职责：**
+    *   **动态 `Agent` 创建：** 接收 `RootAgent` 发出的 `Agent` 创建请求，并通过抽象层与底层基础设施（如 Docker、Kubernetes、云函数服务等）交互，动态地创建、配置和启动新的 MCP `Agent` 实例。**该抽象层允许 `Agent Manager` 适配不同的部署环境。**
+    *   **`CreateAgentRequest` 完善：** 扩展请求模型，增加 `image_name` (Docker 镜像名称)、`env_vars` (环境变量字典) 和 `resource_limits` (资源限制，如 CPU、内存) 等字段，以便更灵活地配置要创建的 Agent。
+    *   **`AgentDeployer` 抽象：** 定义一个 `AgentDeployer` 接口或抽象类，包含 `deploy_agent` 和 `destroy_agent` 等方法，用于封装与不同底层基础设施交互的逻辑。
+    *   **Docker 集成（初步实现）：** 实现一个 `DockerAgentDeployer` 类，使用 `docker-py` 库与 Docker Daemon 交互，根据 `CreateAgentRequest` 中的信息动态启动和停止 Docker 容器。
+*   **生命周期管理：** 管理动态创建 `Agent` 的生命周期，包括启动、停止、监控其健康状态，并在不再需要时进行销毁。
+    *   **Agent 注册与健康检查：** 在 Agent 启动后，`Agent Manager` 将获取其实际运行的 IP 地址和端口，并可以利用 Docker 网络或服务发现机制。同时，实现简单的健康检查机制，定期检查 Agent 容器的运行状态。
+*   **注册与通知：** 获取新创建 `Agent` 实例的 MCP 端点信息，并可以注册到服务发现系统中（如 Consul、Etcd、Kubernetes Service Discovery），或者直接返回给 `RootAgent`。
+    *   **MCP 接口标准化：** 确保 `Agent Manager` 提供的 `/create_agent`、`/get_agent_info`、`/delete_agent` 等接口符合 Model Context Protocol (MCP) 规范。
+    *   **生命周期管理：** 管理动态创建 `Agent` 的生命周期，包括启动、停止、监控其健康状态，并在不再需要时进行销毁。
+    *   **注册与通知：** 获取新创建 `Agent` 实例的 MCP 端点信息，并可以注册到服务发现系统中（如 Consul、Etcd、Kubernetes Service Discovery），或者直接返回给 `RootAgent`。
+    *   **资源管理：** 处理 `Agent` 的资源分配和配置。
+*   **实现形式：** 一个独立的应用程序，本身作为一个 MCP 服务运行。其内部逻辑是纯粹的程序性管理功能，不涉及高级智能决策。
+*   **部署：** 部署为另一个独立的服务（例如，一个 Docker 容器），独立于 `worker` 进程运行。
+
+## 3. 通信与数据流
+
+*   **外部请求 -> Worker (FastAPI)：** 客户端通过 HTTP 请求与 `worker` 交互。
+*   **Worker (FastAPI) -> RootAgent：** `worker` 将接收到的请求转发给内部的 `RootAgent` 实例，通过直接方法调用进行通信。
+*   **RootAgent -> MCP Agent 服务：** `RootAgent` 通过 MCP 协议向其他 MCP `Agent` 服务发送请求，传递子任务数据。
+*   **MCP Agent 服务 -> RootAgent：** MCP `Agent` 服务执行任务后，通过 MCP 协议将结果返回给 `RootAgent`。
+*   **RootAgent -> Agent Manager：** 当需要动态创建 `Agent` 时，`RootAgent` 通过 MCP 协议向 `Agent Manager` 发送创建请求。
+*   **Agent Manager -> RootAgent：** `Agent Manager` 返回新创建 `Agent` 的 MCP 端点信息。
+*   **RootAgent 聚合结果 -> Worker (FastAPI)：** `RootAgent` 聚合所有子任务的结果，并将其返回给 `worker`。
+*   **Worker (FastAPI) -> 外部响应：** `worker` 将最终结果作为 HTTP 响应返回给客户端。
+
+## 4. 部署架构概览
+
+1.  **`worker` 服务：** 包含 FastAPI 应用和 `RootAgent` 模块，部署为一个容器。
+2.  **`Agent Manager` 服务：** 独立的 MCP 服务，部署为另一个容器。
+3.  **MCP `Agent` 服务：** 根据需��动态创建和部署的独立 MCP 服务，每个 `Agent` 实例通常部署为一个容器。
+
+这种架构提供了高度的模块化、可扩展性、资源隔离和容错能力，非常适合构建复杂且动态的 `agent` 系统。
+
+## 5. 部署与运维考量
+
+*   **容器编排：** 推荐使用 Kubernetes 或 Docker Swarm 等容器编排工具来管理 `worker`、`Agent Manager` 和 MCP `Agent` 服务容器。这将提供自动化部署、扩展和管理能力。
+*   **服务发现与负载均衡：** 利用容器编排工具内置的服务发现机制，或集成 Consul、Etcd 等独立服务发现系统。通过负载均衡器（如 Nginx、Envoy）将请求分发到多个 `worker` 实例，并确保 `RootAgent` 能够可靠地找到并调用可用的 MCP `Agent` 服务实例。
+*   **持久化存储：** 对于需要持久化存储的组件（如 `RootAgent` 的长期记忆、日志、配置），应考虑使用持久卷（PV/PVC）、对象存储（如 S3）或外部数据库服务。
+*   **健康检查与监控：** 实现对所有服务实例的健康检查，并集成监控系统（如 Prometheus、Grafana）来收集和可视化系统指标，以便及时发现和解决问题。
+*   **日志管理：** 采用集中式日志管理方案（如 ELK Stack 或 Loki），收集、存储和分析所有服务的日志，便于故障排查和系统审计。
+*   **安全性：** 实施网络隔离、访问控制、API 认证与授权（如 JWT）、数据加密等安全措施，确保系统和数据的安全。

memory-bank/activeContext.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+# 当前上下文 (Active Context)
+
+## 当前工作重点
+*   **多 Agent 系统设计文档化：** 已完成 `worker` 多 `agent` 系统架构的详细设计，并将其记录在 `docs/worker_agent_design.md` 中。该文档涵盖了 `RootAgent`、MCP `Agent` 服务和 `Agent Manager` 的职责划分、实现形式和部署方案。
+*   **多 Agent 系统实现计划制定：** 已制定详细的实现计划，包括 `Agent Manager` MCP 服务、具体 MCP `Agent` 服务、`RootAgent` 的调度和结果聚合逻辑，以及记忆和反思模块的实现。
+*   **`.clinerules` 文件学习：** 已全面学习并解释了 `.clinerules` 目录下所有规则文件的内容，理解了 Cline 的行为准则、记忆管理、任务自动化、研究流程、顺序思维和持续改进协议。
+
+## 最近的更改
+*   在 `.gitignore` 中添加了 `__pycache__/` 忽略规则。
+*   创建了 `docs/worker_agent_design.md` 文件，详细记录了多 `agent` 系统设计。
+*   `docs/worker_agent_design.md` 已根据详细的实现计划进行了更新。
+*   根据用户反馈，正在整理 `memory-bank` 文件，以确保项目知识的持久化和可追溯性。
+
+## 下一步
+*   等待用户切换到 ACT 模式，以开始实施多 Agent 系统设计中的各个部分。
+
+## 活跃决策与考量
+*   **记忆库的完整性：** 确保 `memory-bank` 中的所有核心文件都已创建并包含最新、最准确的信息，以便在会话重置后能够无缝恢复工作。
+*   **规则遵循：** 严格遵循 `.clinerules` 中定义的各项规则，尤其是在自主决策、用户交互和任务交接方面。
+
+## 学习与项目洞察
+*   通过与用户的讨论，明确了 `worker` 作为多 `agent` 系统核心的架构需求。
+*   理解了 `RootAgent` 作为任务协调者的关键作用，以及 `Agent Manager` 在动态管理 MCP `Agent` 服务中的重要性。
+*   深入学习了 Cline 的自我管理和学习机制，这将有助于更高效地完成任务。
+*   明确了 `Agent Manager` 作为独立 MCP 服务的重要性，以及它与 `RootAgent` 和具体 MCP `Agent` 服务之间的通信和交互模式。

memory-bank/consolidated_learnings.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+# 整合学习 (Consolidated Learnings)
+
+## 知识管理与记忆库
+**模式：记忆库文件创建与更新流程**
+- 当用户要求“生成记忆”或需要持久化项目知识时，应主动检查 `memory-bank` 目录，并根据 `1-memory-bank.md` 中定义的结构，创建或更新核心文件（`projectBrief.md`, `productContext.md`, `activeContext.md`, `progress.md`）。
+- 同时，根据 `6-cline-continuous-improvement-protocol.md`，记录原始反思到 `raw_reflection_log.md`，并定期整合为 `consolidated_learnings.md`。
+- `docs/worker_agent_design.md` 已根据详细的实现计划进行了更新，反映了对多 Agent 系统设计的深入理解。
+- *理由：* 确保在会话重置后能够无缝恢复工作，并积累可复用的项目知识和操作经验。
+
+## 用户意图理解
+**原则：结合 `.clinerules` 精确推断用户意图**
+- 当用户指令模糊时（例如“生成记忆”），不应直接执行表面操作，而应结合 `.clinerules` 中定义的具体协议（如 `1-memory-bank.md` 和 `6-cline-continuous-improvement-protocol.md`）来推断其深层意图。
+- *理由：* 减少不必要的交互，提高自主决策的准确性，确保遵循既定协议。
+
+## 项目特定配置
+**FastAPI Worker 项目：**
+- **Python 环境管理：** 使用 `conda`，默认环境名为 `airs` (Python 3.12)。
+- **项目运行命令：** `conda activate airs && uvicorn codes.app:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --reload`。
+- **目录结构：** `codes` (代码), `docs` (文档), `data` (数据集), `logs` (日志) 目录不可修改。
+- **多 Agent 系统架构理解：** 明确了 `Agent Manager` 作为独立 MCP 服务的重要性，以及它与 `RootAgent` 和具体 MCP `Agent` 服务之间的通信和交互模式。
+- *理由：* 遵循项目规范，确保环境一致性和操作正确性。

memory-bank/productContext.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+# 产品背景 (Product Context)
+
+## 项目存在的意义
+本项目旨在解决现有任务处理系统在灵活性、可扩展性和智能化方面的不足。通过引入多 `agent` 系统，`worker` 能够更智能地理解、分解和执行复杂任务，从而提高自动化水平和处理效率。
+
+## 解决的问题
+1.  **任务复杂性：** 传统单体 `worker` 难以有效处理需要多步骤、多领域知识的复杂任务。
+2.  **可扩展性差：** 难以动态添加或更新新的任务处理能力。
+3.  **维护成本高：** 紧耦合的系统导致修改和维护困难。
+4.  **智能化不足：** 缺乏根据任务动态调度专业 `agent` 的能力。
+
+## 期望的工作方式
+用户提交一个高级任务请求给 `worker`。`RootAgent` 会解析这个任务，将其分解为一系列更小的、可管理的子任务。然后，`RootAgent` 会根据每个子任务的性质，动态地调度最合适的 MCP `Agent` 服务来执行。这些 MCP `Agent` 服务可以是专注于数据分析、代码生成、文档编写等不同领域的专业 `agent`。`Agent Manager` 将负责这些 MCP `Agent` 服务的生命周期管理。最终，`RootAgent` 会收集所有子任务的结果，进行整合和总结，并将最终结果返回给用户。
+
+## 用户体验目标
+*   **高效性：** 任务处理速度快，响应及时。
+*   **灵活性：** 能够处理各种类型和复杂度的任务。
+*   **透明性：** 用户可以了解任务处理的进展和状态。
+*   **可靠性：** 系统稳定运行，任务结果准确。
+*   **易用性：** 任务提交和结果获取流程简单直观。

memory-bank/progress.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+# 进度 (Progress)
+
+## 已完成的工作
+*   **FastAPI 基础服务：** 成功启动了一个 FastAPI 应用程序，但由于用户拒绝浏览器操作，未能进行可视化验证。
+*   **`.gitignore` 更新：** 在 `.gitignore` 中添加了 `__pycache__/` 忽略规则。
+*   **多 Agent 系统设计文档：** 完成了 `worker` 多 `agent` 系统架构的详细设计，并将其记录在 `docs/worker_agent_design.md` 文件中。
+*   **多 Agent 系统设计文档更新：** `docs/worker_agent_design.md` 已根据详细的实现计划进行了更新。
+*   **多 Agent 系统实现计划制定：** 已制定详细的实现计划，包括 `Agent Manager` MCP 服务、具体 MCP `Agent` 服务、`RootAgent` 的调度和结果聚合逻辑，以及记忆和反思模块的实现。
+*   **`.clinerules` 学习与解释：** 全面学习并解释了 `.clinerules` 目录下所有规则文件的内容，理解了 Cline 的行为准则和各项协议。
+*   **记忆库初始化：** 已创建 `memory-bank/projectBrief.md`、`memory-bank/productContext.md` 和 `memory-bank/activeContext.md`。
+
+## 待完成的工作
+*   **记忆库完善：** 继续创建和填充 `memory-bank` 中的其他核心文件（如果需要）和补充文件（`systemPatterns.md`、`techContext.md`），以及 `raw_reflection_log.md` 和 `consolidated_learnings.md`。
+*   **多 Agent 系统实现：** 根据详细计划，逐步实现 `Agent Manager`、具体 MCP `Agent` 服务、`RootAgent` 的调度和结果聚合逻辑，以及记忆和反思模块。
+*   **功能测试与验证：** 对实现的功能进行全面的测试，确保系统按预期工作。
+
+## 当前状态
+*   项目的基础架构已搭建，核心设计已文档化。
+*   已制定详细的实现计划，并准备进入实施阶段。
+*   Cline 已全面理解项目背景和自身操作规则。
+*   记忆库正在初始化和完善中，以确保知识的持久化。
+
+## 已知问题
+*   FastAPI 应用程序尚未进行可视化验证。
+*   多 `agent` 系统的具体实现尚未开始。
+
+## 项目决策演变
+*   最初的任务是运行 FastAPI 应用，但随着讨论深入，演变为设计和文档化一个复杂的多 `agent` 系统。
+*   用户强调了对 `.clinerules` 的学习和记忆库整理的重要性，这促使我优先处理知识管理任务。

memory-bank/projectBrief.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+# 项目简报 (Project Brief)
+
+## 核心需求与目标
+本项目旨在开发一个基于 FastAPI 的 `worker` 服务，该服务将作为多 `agent` 系统的一部分。`worker` 的核心目标是：
+1.  接收并处理任务。
+2.  将复杂任务拆分为子任务。
+3.  调度不同的 MCP `Agent` 服务来执行子任务。
+4.  聚合子任务结果并返回最终结果。
+5.  实现高度模块化、可扩展和可维护的 `agent` 架构。
+
+## 项目范围
+*   **阶段一：** 搭建 FastAPI `worker` 基础框架，实现简单的 API 路由。
+*   **阶段二：** 设计并文档化多 `agent` 系统架构，包括 `RootAgent`、MCP `Agent` 服务和 `Agent Manager` 的职责与交互。
+*   **阶段三：** 实现 `RootAgent` 的核心逻辑，包括任务解析、子任务生成和 `Agent` 调度。
+*   **阶段四：** 开发 `Agent Manager` MCP 服务，实现 `Agent` 的动态创建、管理和销毁。
+*   **阶段五：** 集成具体的 MCP `Agent` 服务，完成端到端任务处理流程。
+
+## 关键里程碑
+*   FastAPI 基础服务搭建完成。
+*   多 `agent` 系统设计文档完成。
+*   `RootAgent` 核心调度逻辑实现。
+*   `Agent Manager` 服务实现。
+*   端到端任务处理流程验证。
+
+## 利益相关者
+*   用户：需要一个高效、灵活的任务处理 `worker`。
+*   开发团队：需要一个清晰、模块化的架构以支持未来的扩展和维护。

memory-bank/raw_reflection_log.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# 原始反思日志 (Raw Reflection Log)
+
+---
+Date: 2025-09-16
+TaskRef: "整理记忆库文件并解释 .clinerules 规则"
+
+Learnings:
+- 成功理解并解释了 `.clinerules` 目录下所有规则文件的内容，包括基础指令、记忆库结构、新任务自动化、研究流程、顺序思维、自我改进和持续改进协议。
+- 明确了 `memory-bank` 文件夹的结构和每个核心文件的作用。
+- 掌握了在 `ACT MODE` 下根据用户反馈主动创建和填充记忆库文件的流程。
+
+Difficulties:
+- 最初在用户要求“生成记忆”时，我错误地使用了 `attempt_completion`，没有意识到用户是希望我按照 `memory-bank` 的规则来整理记忆。这表明对用户意图的理解需要更精确地结合 `.clinerules` 中的具体指导。
+- `memory-bank` 目录最初不存在，需要先创建文件才能自动创建目录。
+
+Successes:
+- 成功创建了 `memory-bank` 目录及其下的 `projectBrief.md`, `productContext.md`, `activeContext.md`, `progress.md` 文件。
+- 详细解释了所有 `.clinerules` 文件，为后续任务奠定了坚实的基础。
+- 遵循了中文交流的规则。
+
+Improvements_Identified_For_Consolidation:
+- 强化对用户模糊指令的解析能力，结合 `.clinerules` 规则进行更准确的意图推断。
+- 明确 `memory-bank` 文件的创建和更新流程，作为核心知识进行固化。
+---

requirements.txt

@@ -1,2 +1,4 @@
 fastapi
 uvicorn[standard]
+qwen-agent
+python-dotenv